#!/usr/bin/env python
# coding: utf-8

# # 作业二： 阅读下面的代码  
# np.random.seed(1) X = np.random.randint(1, 10, size=30) 此时X中的数据如下: 
# array([6, 9, 6, 1, 1, 2, 8, 7, 3, 5, 6, 3, 5, 3, 5, 8, 8, 2, 8, 1, 7, 8,7, 2, 1, 2 , 9, 9, 4, 9])  
# 

# ## 1）请将X处理为一个3列的矩阵，如下: 

# In[2]:


import numpy as np


# In[58]:


np.random.seed(1)
X = np.random.randint(1, 10, size=30).reshape(-1,3)
X


# ## 2）将第三列中，小于等于3的修改为0、大于3且小于等于6的修改为1、大于6的修改为2，结果 如下:

# In[61]:


nrow = X.shape[0]


# In[60]:


for i in range(0,nrow):
    if X[i,2] <= 3:
        X[i,2] = 0;
    elif X[i,2] <= 6:
        X[i,2] = 1;
    else: 
        X[i,2] = 2

X


# ## 3）假设这是10条样本数据，前两列是样本的两个特征，第3列是样本的分类标记，请分离出样本 的特征和分类 标记，分别存放在两个变量中，用 X_train 存放样本特征(红色部份), y_train 存放分类标记(绿色部份) 

# In[65]:


X_train = X[0:10,0:2]
X_train


# In[69]:


y_train = X[0:10,2]
y_train


# ## 4）请用 numpy 的比较运算，通过 y_train 中的数据，分离出 X_train 中的 3 个分类，如下图

# In[83]:


arr_0 = []
arr_1 = []
arr_2 = []

for i in range(0,10):
    if y_train[i] == 0:
        arr_0.append(X_train[i]);
    elif y_train[i] == 1:
        arr_1.append(X_train[i]);
    else:
        arr_2.append(X_train[i])


# In[86]:


# 分类为0的样本
arr_0 = np.array(arr_0)
arr_0


# In[88]:


# 分类为1的样本
arr_1 = np.array(arr_1)
arr_1


# In[89]:


# 分类为2的样本
arr_2 = np.array(arr_2)
arr_2

